論文の概要: Towards A Universally Transferable Acceleration Method for Density Functional Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25724v2
• Date: Wed, 15 Oct 2025 02:15:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 17:53:16.261912
• Title: Towards A Universally Transferable Acceleration Method for Density Functional Theory
• Title（参考訳）: 密度汎関数理論のための普遍移動可能加速度法に向けて
• Authors: Zhe Liu, Yuyan Ni, Zhichen Pu, Qiming Sun, Siyuan Liu, Wen Yan,
• Abstract要約: 本稿では,電子密度をコンパクトな補助基底表現で予測することにより,DFTの初期推定を構成する手法を提案する。 我々のモデルは、60原子までの系における平均33.3%の自己一貫性のフィールドステップ還元を達成することができ、ハミルトン中心のモデルとDM中心のモデルを大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.006297397920354
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recently, sophisticated deep learning-based approaches have been developed for generating efficient initial guesses to accelerate the convergence of density functional theory (DFT) calculations. While the actual initial guesses are often density matrices (DM), quantities that can convert into density matrices also qualify as alternative forms of initial guesses. Hence, existing works mostly rely on the prediction of the Hamiltonian matrix for obtaining high-quality initial guesses. However, the Hamiltonian matrix is both numerically difficult to predict and intrinsically non-transferable, hindering the application of such models in real scenarios. In light of this, we propose a method that constructs DFT initial guesses by predicting the electron density in a compact auxiliary basis representation using E(3)-equivariant neural networks. Trained on small molecules with up to 20 atoms, our model is able to achieve an average 33.3% self-consistent field (SCF) step reduction on systems up to 60 atoms, substantially outperforming Hamiltonian-centric and DM-centric models. Critically, this acceleration remains nearly constant with increasing system sizes and exhibits strong transferring behaviors across orbital basis sets and exchange-correlation (XC) functionals. To the best of our knowledge, this work represents the first and robust candidate for a universally transferable DFT acceleration method. We are also releasing the SCFbench dataset and its accompanying code to facilitate future research in this promising direction.
• Abstract（参考訳）: 近年、密度汎関数理論(DFT)計算の収束を加速するために、効率的な初期推定を生成するための高度なディープラーニングベースのアプローチが開発されている。 実際の初期推定は、しばしば密度行列(DM)であるが、密度行列に変換する量もまた、初期推定の代替形式である。 したがって、既存の研究は主に高品質な初期予想を得るためにハミルトン行列の予測に依存している。 しかし、ハミルトン行列は数値的に予測が困難であり、本質的には非伝達可能であり、実際のシナリオにおけるそのようなモデルの適用を妨げる。 そこで本研究では,E(3)-同変ニューラルネットワークを用いたコンパクトな補助基底表現において,電子密度を予測してDFTの初期推定を構築する手法を提案する。 最大20個の原子を持つ小さな分子で訓練された我々のモデルは、60個の原子までの系における平均33.3%の自己整合体(SCF)のステップ還元を達成することができ、ハミルトン中心モデルとDM中心モデルを大幅に上回っている。 臨界的に、この加速は系のサイズが増大するにつれてほぼ一定であり、軌道基底集合と交換相関(XC)関数間の強い伝達挙動を示す。 我々の知る限り、この研究は、普遍的に転送可能なDFT加速法の最初の、かつ堅牢な候補である。 また、SCFbenchデータセットとその付随するコードもリリースして、この有望な方向への今後の研究を促進しています。

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